菜鸟编程python,想自己动手写网络爬虫，但是不会python，可以么？

菜鸟编程python,想自己动手写网络爬虫，但是不会python，可以么？详细介绍

本文目录一览： close()是python内置函数吗菜鸟教程

是。用于刷新和关闭IO对象（文件）。关闭后的文件不能再进行读写操作， 否则会触发ValueError错误。close（）方法是Python中的内置方法，所以close（）是python内置函数菜鸟教程。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品，属于面向对象的动态类型语言。

python exec() 菜鸟教程上的例子，最后一个结果为34的看不懂，求教

exec(expr, {'x':1,'y':2}) 这句很明显：30+1+2=33
exec(expr, {'x':1,'y':2}, {'y':3,'z':4})这句：
x传入的是1，y第一个传入的是2，第二次传的是3将之前的2覆盖了。所以y是3，z传入的是4。但是在expr里面重新给z赋值了30，所以结果是30+1+3=34
math.exp(-x)应该用np.exp(-x)；
The Zen of Python是Python语言的指导原则，遵循这些基本原则，Python代码有下列四大特征就成为一个准高手了：
1. 丰富的注释，包含参数说明，函数/类用途，甚至大段原理阐述与例子。
2. 充分用好装饰器/Python内嵌函数等高级功能。
3. 完善的异常处理，比如RuntimeError, ValueError。
4. 严格的PEP8规范代码。

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通，在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。
学习Python推荐用书：《Python程序设计》《数据科学导论：Python语言实现》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。
（一）《Python程序设计》(原书第2版) 推荐语：本书介绍Python的基础知识，旨在帮助学生首先掌握概念，之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3，并对全书结构进行了优化，既可作为门程序设计课的入门教材，也可供Python爱好者自学参考。
（二）、《数据科学导论：Python语言实现》(原书第2版) 推荐语：本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。
通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。
（三）、《Python数据挖掘：概念、方法与实践》推荐语：本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。
每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。
（四）、《Python3智能数据分析快速入门》推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。
从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。
（五）、《Python爬虫开发与项目实战》推荐语：零基础学习爬虫技术，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。
在大学期间，因为我的专业，我也浅学过Python，书籍也不是看了很多，但可以推荐0基础的同学去看看。
1、Python编程 从入门到实践
这本书对初学者十分有用，由浅入深，循序渐进，并且配有视频能够帮助初学者理解，实现轻松入门。
这本书籍写得很好，但我建议还是搭配视频进行学习，效率、理解都会很快。
2、Python 从入门到精通
这本书相对于要厚一些，但知识真的很详细，逻辑严密，里面不仅有基础知识，还有初高级技术，以及项目实战。
如果觉得书籍不能满足自己，也可以上网站，菜鸟教程，CSDN，慕课Python全栈讲解等，都有非常详细的教程。
可以查看官方文档手册，这是最直接最好的书籍
其次就是浏览python开发论坛，上面有一些常见问题的解决的八法
运行程序来遍历表中的所有域。 第一个参数是要遍历的表，第二个参数是表中的某个键。 next 返回该键的下一个键及其关联的值。 如果用 nil 作为第二个参数调用 next 将返回初始键及其关联值。 当以最后一个键去调用，或是以 nil 调用一张空表时， next 返回 nil。 如果不提供第二个参数，将认为它就是 nil。 特别指出，你可以用 next(t) 来判断一张表是否是空的。
索引在遍历过程中的次序无定义， 即使是数字索引也是这样。 （如果想按数字次序遍历表，可以使用数字形式的 for 。）
当在遍历过程中你给表中并不存在的域赋值， next 的行为是未定义的。 然而你可以去修改那些已存在的域。 特别指出，你可以清除一些已存在的域。如果 t 有元方法 __pairs， 以 t 为参数调用它，并返回其返回的前三个值。否则，返回三个值：next 函数， 表 t，以及 nil。 因此以下代码能迭代表 t 中的所有键值对。参见函数 next 中关于迭代过程中修改表的风险。pcall (f [, arg1, ···])
传入参数，以 保护模式 调用函数 f 。 这意味着 f 中的任何错误不会抛出； 取而代之的是，pcall 会将错误捕获到，并返回一个状态码。 第一个返回值是状态码（一个布尔量）， 当没有错误时，其为真。 此时，pcall 同样会在状态码后返回所有调用的结果。 在有错误时，pcall 返回 false 加错误消息。
接收任意数量的参数，并将它们的值打印到 stdout。 它用 tostring 函数将每个参数都转换为字符串。 print 不用于做格式化输出。仅作为看一下某个值的快捷方式。 多用于调试。 完整的对输出的控制
在不触发任何元方法的情况下 检查 v1 是否和 v2 相等。 返回一个布尔量。rawget (table, index)
在不触发任何元方法的情况下 获取 table[index] 的值。 table 必须是一张表； index 可以是任何值。rawlen (v)
在不触发任何元方法的情况下 返回对象 v 的长度。 v 可以是表或字符串。 它返回一个整数。rawset (table, index, value)
在不触发任何元方法的情况下 将 table[index] 设为 value。 table 必须是一张表， index 可以是 nil 与 NaN 之外的任何值。 value 可以是任何 Lua 值。这个函数返回 table。select (index, ···)
如果 index 是个数字， 那么返回参数中第 index 个之后的部分； 负的数字会从后向前索引（-1 指最后一个参数）。 否则，index 必须是字符串 "#"， 此时 select 返回参数的个数。
我是一名在读研究生。python是一种高级编程语言，用它来编程简单、高效、容易理解。因此，在平时科研中，我经常用到python来编机器学习，深度学习，强化学习等人工智能算法。
我个人观点：看看入门的书，把基础打扎实，然后就是多写程序。用程序实战来增加经验。
基础篇1.《笨方法学Python》
《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。
2.《Python学习手册》
这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
进阶篇1.《流畅的python》
这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。
2.《Python Cookbook》
又是一本大部头著作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似Q&A，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。
就业篇在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。
1.web方向
(1)《Flask Web开发》
公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。
(2)《精通Django 3 Web开发》
2.人工智能方向
(1)《深度学习》
深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。
(2)《利用Python进行数据分析》
用python做数据分析就得读这本。
读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍，大家也可以先多去看看，这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。

想自己动手写网络爬虫，但是不会python，可以么？

可以的。八爪鱼采集器提供了可视化的操作界面，无需编程和代码知识，即可进行数据采集。您可以通过简单的拖拽和配置，设置采集规则，快速获取所需的数据。这样您就可以轻松应对各类网站数据采集的需求，无需学习Python等编程语言。八爪鱼采集器适用于各行各业的用户，包括学生、教师、电商商家、自媒体工作者、数据分析人员、招投标从业人员等。它广泛应用于科学研究、市场研究、舆情监控、招投标等多个领域，为用户提供了强大的数据支持。八爪鱼为用户准备了一系列简洁易懂的教程，帮助大家快速掌握采集技巧，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
网络爬虫只是一种按一定规则自动获取互联网数据的方式，不仅仅只是Python，其他编程语言，像Java、Php、Node等都可以轻松实现，只不过相比较Python来说，开发工具包比较少而已，下面我简单介绍一下学习Python爬虫的过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
Python基础
这里主要是针对没有任何Python编程基础的朋友，要学习Python爬虫，首先，最基本的就是要掌握Python常见语法，包括变量、元组、字典、列表、函数、类、文件处理、正则表达式等，这个网上教程非常多，直接搜索就能找到，包括菜鸟教程、慕课网、网易云课堂等，花个三四天时间学习一下，非常容易入门，也好掌握：
02
爬虫入门
Python基础掌握差不多后，就是爬虫入门，初学的话，可以使用urllib、requests、bs4、lxml等基础爬虫库，简单易学，容易掌握，而且官方自带有非常详细的入门教程，非常适合初学者，对于爬取一些常见的web页面或网站来说，可以说是手到擒来，非常简单，先请求数据，然后再解析就行：
03
爬虫框架
爬虫基础掌握差不多后，就可以学习爬虫框架了，比较流行的就是scrapy，一个免费、开源、跨平台的Python爬虫库，在业界非常受欢迎，可定制化程度非常高，只需添加少量代码就可轻松开启一个爬虫程序，相比较requests、bs4等基础库来说，可以明显提高开发效率，避免重复造轮子，建议学习一下，非常不错，很快你就会爱上这个框架：
目前就分享这3个方面吧，初学Python爬虫的话，建议还是多看多练习，以积累经验为主，后期熟悉后，可以结合pandas、matplotlib对数据做一些简单的处理和可视化，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

如何在linux环境下添加python模块路径

将模块的绝对路径添加到python搜索路径中就可以了
import sys
print(sys.path) #显示python搜索库的路径
sys.path.append('

')

import numpy #然后这样就可以正常搜索到python2.6下的库

以前有过类似的问题 可以参考下：

https://zhidao.baidu.com/question/1380099765587.html

本人python菜鸟一枚，在学习python过程中，经常要按照教程编写一些模块和函数练手，刚开始只是在python shell中编写，但是如果出错就会非常悲剧，又要从头开始编，而且重启python后也要重新编写模块。所以希望能像bash编程那样将脚本路径添加到环境变量中，这样修改起来也方便。以下内容均来源于网络及本菜鸟。

摘要：本文叙述了如何在linux环境下添加python模块的路径，第1部分介绍了如何查看python环境变量，第2部分介绍了如何将脚本放入python自带的环境变量目录中，第3部分介绍了如何将目录放入python的环境变量中重启python失效，第4部分介绍了如何为python添加永久环境变量目录。这些方法可以使模块的修改和重复使用更加方便，不用重复输入。

?

?1、首先，可以用python中的内建模块sys来查看python的环境变量。

?这些目录都是python的环境变量。

2.接下来本菜鸟尝试一下如果将提前写好的python脚本放入这些目录中，能不能在python中使用。别问为什么跑题，本菜就想试一试^ -^。

选择/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pip-7.1.2-py2.7.egg这个目录，脚本名为my_module.py，里面只有一个名为c_to_f的函数，用来计算从摄氏温度转换为华氏温度。

?可以看到，脚本已经位于刚开始选定的的目录下了。

我们现在来看看，在python中导入这个模块。并按照“模块.函数”的格式使用函数。

?可以看到，导入模块成功，其中的c_to_f函数也正确使用，10摄氏度=50华氏度。或者你在确定函数名不重名的前提下，可以from my_module import c_to_f，这样就可以直接使用函数c_to_f，而不需要模块名作为前缀。

?

实验成功，将脚本导入python自带的环境变量目录中是有效的?，如果之前运行了python，再导入后并不用重启python就可以导入模块。

3.接下来?我们回归正题，如何自定义python环境变量目录。最直接的想法是把目录加到刚才的python环境变量中。可以使用sys.path.append('/.../....')。

?然后再次查看path路径，发现"/home/sh/python"目录确实加入了。并且也可以使用。但是这种方法一旦退出python，刚才新加的目录就消失了。

4.接下来介绍一种一劳永逸的方法，就是直接修改系统变量。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/..../..../?，对，没错，直接在shell中敲这一行，目录是你自定义的目录，然后打开python，import my_module，你就愉快的可以使用自定义的模块了。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_959cf80d0102vx3j.html

自学Python经验分享

作为BAT的Java开发工程师，同时也在自学Python，我来分享我的经验。

首先我想说，Python真是入门编程最好的语言，没有之一。它对新手真的非常友好，曾经有人说过，Python代码更像一段有点复杂的英文阅读，也就是说，就算你不懂编程语法，稍加思考，就能知道这段代码要实现的功能。

由于我有一定的Java基础，因此我是直接通过网站来学习Python的，而不是通过书籍。首先推荐两个免费的，功能相似的网站，新手可以在这里学习Python基本概念，分别是Python菜鸟教程以及w3cschool Python，大家可以自行到搜索引擎中去搜索，教学内容都有中文版，因此阅读起来也没有困难。由于二者功能相似，因此找一个学就够了。这两个网站不仅有基本知识，还有网络编程，数据库开发等，可以说是相当为读者的多样性需求考虑了。

如果你觉得使用网站学习不适应，那么我推荐一本Python书籍《Python编程 从入门到实践》，这是由美国作者为所有Python初学者编写的，这里除了基本的Python概念，如字典，用户输入与white循环，if语句，函数，类，文件，测试等等，还有专门的模块教你实战，包括编写武装飞船，外星人等小 游戏 ；数据可视化实战；还有Python web框架以及使用，可以说是一本非常全面的功能性书籍了。基本上涵盖了国内Python使用的方方面面。这本书是我在网络上基本看懂了Python基本数据结构后买的，其实有点后悔，觉得应该早点买的。

python 学习网站推荐，新手入门

1、Code Academy： Learn Python
课程里设置了互动式练习、初学者培训以及额外技能的强化。代码学院的课程非常适合入门。
2、Pluralsight
从初学者到专家，Pluralsight平台提供的Python课程应有尽有。
21互联，四虎都可以啊，看你的基础
可以下载Python、使用、学习Python，只要你英文水平够，学习起来应该不难，当然也有中文版的教程。
点击下载链接: https://pan.baidu.com/s/1TXjBVcnaC31CV4tVVvG8Fg 提取码: twn3
1.Python.org
Python官方网站。你可以从这里下载Python、使用、学习Python。官方文档自然是最权威的学习资料，只要你英文水平够，学习起来应该不难。
2.Python教程
Python教程以及以其为代表的一系列中文Python教程。考虑到可能部分人的英文水平会成为阅读Python官方文档的障碍，所以中文教程也是必须的。相对于官方文档，这批教程可能更加适合初学者，也比较能够建立体系。
3.Stack Overflow
英语站点，50%的程序员日常工作就是从Google复制代码，剩下的50%就是从这个网站复制了。
4.Django
以及其他常用的所有框架的文档。不同的学习方向会有不同的框架，比如tensorflow、Flask 、Tornado、Requests、Scrapy等等。
5.CSDN
以CSDN为代表的一众国内博客站，还有51CTO、开源中国、博客园等等。

python 循环 怎么判断循环是正常结束的 而不是满足里面的某个条件break退出的

在if之后，break之前加一条输出语句，输出了就是break的，没有输出就不是
python的菜鸟教程里有写到过，使用 for else ，举个例子
for i in range(10):
b = i
if i == 60:
break
else:
print("这里放全部循环完才执行的代码")
如上代码：循环体是会完全循环完，不会因为满足条件而退出，那么它就会执行eles中的代码；反之，代码如果是if i == 6; break 那么循环体满足条件中途退出了，就不会再执行else中的代码。
同理while … else 也是一样